基于数据挖掘的电力系统阻尼特性研究

论文摘要

电力系统的区域性互联在提高电力系统运行的可靠性同时也带来了新的问题,其中低频振荡现象尤为常见,有必要对电力系统阻尼特性进行研究,论文将数据挖掘技术应用于小扰动稳定分析中,取得了初步成功,构造了小扰动稳定挖掘模型,通过改变系统的运行方式和控制参数,得到多个小扰动稳定挖掘数据集,提出了模型构建的特征选择、数据采样策略,提高了模型的实用性,构造了小扰动稳定决策树模型和规则模型。除此之外,论文又通过可视化技术在小扰动稳定数据源可视化、挖掘过程可视化和挖掘结果可视化三方面做了分析,增强了挖掘的可理解性。

论文目录

• 中文摘要
• 英文摘要
• 第一章 绪论
• 1.1 课题背景及研究意义
• 1.2 电力系统低频振荡问题及其研究现状
• 1.2.1 国内外发生的小扰动安全事件
• 1.2.2 电力系统低频振荡问题分析的发展与研究现状
• 1.3 数据挖掘在电力系统中的应用
• 1.3.1 电力系统中运用数据挖掘技术的可能性
• 1.3.2 数据挖掘在电力系统中的应用
• 1.4 电力系统小扰动稳定数据挖掘的研究现状
• 1.5 论文的研究内容和结构安排
• 第二章 数据挖掘和Weka机器学习平台
• 2.1 数据挖掘的分析方法
• 2.2 数据挖掘算法
• 2.3 数据挖掘技术的基本步骤和要求
• 2.4 数据挖掘相关工具和软件
• 2.4.1 数据挖掘软件
• 2.4.2 weka机器学习平台
• 第三章 电力系统小扰动稳定的数据挖掘
• 3.1 引言
• 3.2 电力系统小扰动稳定挖掘模型
• 3.3 小扰动稳定的挖掘和评估过程
• 3.3.1 系统运行方式改变的挖掘
• 3.3.2 控制系统和参数改变的挖掘
• 3.4 本章结论
• 第四章 小扰动稳定挖掘的可视化研究
• 4.1 小扰动稳定挖掘的数据源可视化
• 4.2 小扰动稳定挖掘过程的可视化
• 4.3 小扰动稳定挖掘结果的可视化
• 4.4 本章结论
• 第五章结论
• 参考文献
• 致谢
• 附录 两域四机系统参数
• 在学期间发表的学术论文